패스트푸드점은 계산대 대기열의 고객 수를 세고, 대기열이 너무 길어지면 관리자에게 알림을 보내려고 합니다. 각 지점은 아웃바운드 대역폭이 매우 제한적이어서 여러 비디오를 클라우드로 스트리밍할 수 없습니다. 대역폭 제약을 가장 잘 충족하고 대기열 길이 알림을 제공하는 솔루션은 무엇입니까?

정답은 대역폭 제약이 있는 환경에서 엣지 디바이스에서 로컬 추론을 수행하는 솔루션입니다. AWS DeepLens는 엣지에서 기계 학습 모델을 실행할 수 있는 비디오 카메라로, 제한된 대역폭 문제를 해결합니다. SageMaker에서 사용자 지정 인원 계산 모델을 훈련하고 DeepLens에 배포하면, 비디오 스트림 전체를 클라우드로 전송할 필요 없이 디바이스 자체에서 인원 계산을 수행할 수 있습니다. 로컬 Lambda 함수는 계산된 인원 수를 기반으로 대기열이 너무 길어지면 SNS 알림을 보냅니다. 오답인 다른 옵션들은 비디오 스트림을 클라우드로 전송하거나(Kinesis Video Streams), 클라우드 기반 Rekognition을 사용하므로(Rekognition), 대역폭 제약 조건에 적합하지 않습니다. 특히, DeepLens에서 Rekognition을 활성화하는 옵션은 DeepLens가 Rekognition을 직접 활성화하는 기능이 없으므로 잘못되었습니다.